## EXPLORER

## Penggunaan Algoritma Naive Bayes Untuk Menentukan Pemberian Kredit Pada Koperasi Desa
Ika Nurjanah 1 , Jamilah Karaman 2 , Ida Widaningrum 3 , Dyah Mustikasari 4 , Sucipto 5 1-4 Universitas Muhammadiyah Ponorogo, Indonesia
5 Universitas Nusantara PGRI Kediri, Indonesia
1 icxanurjanah@gmail.com, 2* milafergie.mf@gmail.com, 3 iwidaningrum.as@gmail.com,
4 dyah.mustikasri@gmail.com, 5 sucipto@unpkediri.ac.id
*) Email Penulis Korespondensi
Abstrak− Pemberian  kredit  kepada  nasabah  merupakan  kegiatan  rutin  yang  dilakukan  oleh  sebuah  koperasi, seperti yang terjadi pada Koperasi Lembaga Masyarakat Desa Hutan Subur Sari (LMDH) di Desa Pudak Wetan Kabupaten Ponorogo. Kredit bermasalah atau macet sering terjadi karena kurangnya analisis yang matang dalam sebuah proses pemberian kredit. Dalam hal ini terjadi karena pihak manajemen kurang cermat dalam menentukan pemohon mana yang berhak mendapatkan pinjaman. Oleh karena itu, analisis kelayakan nasabah merupakan hal yang mendasar dalam menentukan apakah nasabah layak atau tidak untuk mendapatkan pinjaman. Salah satu cara untuk menentukan kelayakan kredit adalah dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Penelitian ini bertujuan untuk  menerapkan  metode  data  mining  untuk  mengklasifikasikan  pelanggan  yang  memenuhi  syarat,  dan  tidak memenuhi  syarat  berdasarkan  data  pelanggan  historis  di  masa  lampau  dan  selanjutnya  dapat  digunakan  untuk memprediksi  kelayakan  pelanggan  masa  depan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes.  Hasil  pengujian  sistem klasifikasi kredit ini menggunakan black box menyatakan bahwa sistem ini dapat berjalan sesuai dengan algoritma dan dapat menentukan apakah nasabah berhak atau layak mendapatkan kredit atau tidak layak..
Kata Kunci: Algoritma Naive Bayes, Data Mining, Data Historis Nasabah, Pemberian Kredit
Abstract− Giving credit to customers is a routine activity carried out by a cooperative, as happened in the Subur Sari  Forest  Village  Community  Institution  Cooperative  (LMDH)  in  Pudak  Wetan  Village,  Ponorogo  Regency. Non-performing or bad loans often occur due to a lack of thorough analysis in the credit granting process. This happens because the management is less careful in determining which applicants are eligible for loans. Therefore, customer eligibility analysis is fundamental in determining whether a customer is eligible or not to get a loan. One way  to  determine  creditworthiness  is  to  use  the  Naïve  Bayes  algorithm.  This  study  aims  to  apply  data  mining methods to classify eligible, and ineligible customers based on historical customer data in the past then used to predict  the  feasibility  of  future  customers  using  the  Naïve  Bayes  algorithm.  The  results  of  testing  the  credit classification system using the black box stated that the system was able to run according to the algorithm and could determine whether or not the customer deserved credit.
Keywords : Naive Bayes Algorithm, Data Mining, Customer Historical Data, Lending

## 1. PENDAHULUAN
Koperasi Lembaga Masyarakat Desa Hutan (LMDH) Subur Sari yang berlokasikan di Desa Pudak Wetan, adalah badan  usaha  keuangan  yang  telah  dirintis  sebagai  penggerak  ekonomi  rakyat  guna  bertujuan  untuk mensejahterakan anggotanya [1]. Koperasi LMDH Subur Sari ini tepatnya berlokasikan di Dusun Pandansari Desa Pudak Wetan, Kecamatan Pudak Kabupaten Ponorogo. Koperasi ini, bergerak pada bagian usaha simpan pinjam tanpa adanya agunan/jaminan. Awal berdirinya  koperasi ini,  mendapatkan bantuan dana  hibah dari Pemerintah Daerah Provinsi Jawa Timur  sebesar 25 juta.  Kemudian dikembangkan dalam bentuk  koperasi simpan pinjam yang pada akhirnya bertujuan guna mensejahterakan sesama anggotanya. Pada saat sekarang, koperasi ini sangat berpengaruh  dalam  membantu  kelancaran  usaha  dan  menaikkan  taraf  perekonomian  masyarakat  terutama  di pedesaanan  [2].  Disesuaikan  dengan  keadaan  di  desanya,  biasanya  sebuah  koperasi  ditetapkan  berdasarkan peraturan desa setempat. Demikian juga yang terjadi pada Koperasi LMDH Subur Sari, dimana seluruh masyarakat dapat mengajukan kredit dengan syarat yang telah ditentukan oleh pihak koperasi.
Koperasi  LMDH  Subur  Sari  melayani  simpan  pinjam  dalam  kegiatan  rutinnya,  tentu  dalam pelaksanannya  akan  menimbulkan  berbagai  resiko.  Hal  tersebut  disebabkan  adanya  nasabah  yang  terlambat pembayaran  cicilan,  sehingga  pihak  koperasi  harus  berhati-hati  dalam  pemberian  kredit  terutama  kepada  calon nasabah baru [3]. Untuk meminimalisir masalah tersebut, pengurus kredit koperasi diharapkan mampu mengambil keputusan  yang  tepat  dalam  memilah  dan  memilih  nasabah  manakah  yang  layak  diterima  sehingga  kerugian koperasi bisa ditekan seminimal mungkin. Kelayakan nasabah perlu diperhitungkan seakurat mungkin, salah satu cara adalah dengan menggunakan teknologi data mining. Dengan menggunakan data mining, data yang banyak

## EXPLORER
(berukuran  besar)  bisa  diorganisasi  dengan  baik  dan  dilihat  pola  historisnya  [4],  [5].  Data  Mining  dapat dikelompokkan  menjadi  beberapa  kategori,  klasifikasi  termasuk  salah  satu  bagian  algoritma  yang  memberikan nilai kategori atau nominal dari data yang dibagi mejadi data latih dan data training [6]–[8].
Dari permasalahan di atas, maka dibuatlah Sistem Klasifikasi Kelayakan Pemberian Kredit menggunakan algoritma Naïve Bayes[9], [10]. Algoritma Naïve Bayes adalah merupakan metode klasifikasi yang membagi suatu permasalahan ke dalam sebuah kelas label, menggunakan metode probabilitas dan statistik dengan persamaan dan perbedaanya sehingga hasilnya dapat di jelaskan [11]–[13]. Tujuan penelitian ini melakukan klasifikasi penentuan pemberian kredit pada koperasi desa. Penelitian yang dilakukan ini dapat menjadi acuan atau pertimbangan bagi lembaga  koperasi  guna  mengatasi  atau  menghindari  permasalahan  dalam  pemberian  kredit  kepada  nasabah terutama pada nasabah baru, sehingga meminimalkan terjadinya kredit macet. Penelitian ini, menggunakan data yang di dapat dari koperasi LMDH Subur Sari, jumlah dataset yang digunakan 200 nasabah. Data yang digunakan yaitu meliputi data yang baru dan data yang lama nasabah yang terdaftar

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penentuan  kelayakan  pemberian  kredit  nasabah  di  Koperasi  LMDH  Subur  Sari  Desa  Pudak  Wetan Kecamatan  Pudak  Kabupaten  Ponorogo  ini,  digunakan  Algoritma  Naïve  Bayes.  Rekomendasi  yang  dihasilkan menggunakan  teknik  klasifikasi  menggunakan  metode  probabilitas  dan  statistik[14],  [15],  akan  menjadi  acuan pengurus koperasi apakah nasabah yang bersangkutan layak untuk mengajukan pinjaman ataukah tidak.

## A. Naive Bayes
Naïve Bayes merupakan suatu metode klasifikasi yang membagi suatu permasalahan ke dalam sebuah kelas lable menggunakan  metode probabilitas dan  statistik dengan persamaan dan perbedaanya sehingga  hasilnya dapat di jelaskan persamaan Teori Bayes adalah [16]–[18] :
P(C|X) = P(X|C) P(x) P(C)  … … … . . (1) Dimana: P(C|X)  :  Probabilitas hipotesis C berdasar kondisi X (Posterior probability) P(C)
: Probabilitas Hipotesis C (Class prior probability) P(X|C)  :  Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis C (likelihood) P(X) : Probabilitas X (Predictor prior probability)
Pada proses pengklasifikasian data dengan beberapa atribut, diperlukan beberapa langkah untuk merepresentasikan data yang dianalisis tersebut. Sehingga teorema bayes di atas disesuaikan sebagai berikut:

## P(C|X1. . . Xn) = P(X1. . . Xn|C) P(X1 … Xn) P(C) … … … … (2)
Yang mana Variabel C menandakan kelas data dan variabel X1 ... Xn menandakan karakteristik dari langkah yang dibutuhkan dalam  melakukan klasifikasi. Oleh  karena itu dari rumus diatas  menjelaskan  bahwasannya peluang munculnya  C  dari  berbagai  macam  karakteristik  tertentu  (posterior)  adalah  peluang  munculnya  karakteristi- karakteristik  tersebut  pada  C  (prior)  dikalikan  peluang  C  (likelihood)  dibagi  dengan  peluang  kemunculan karakteristik-karakteristik tersebut secara keseluruhan (evidence). Sehingga rumusnya menjadi [19] :
Posterior probability = likelihood xclass prior probability predictor prior probability …………. (3)

## EXPLORER
Gambar 1 . Alur metode algoritma naïve bayes [20] .
Dari gambar 1 terlihat bahwa, alur Naïve bayes dimulai dengan membaca data training. Selanjutnya probabilitas prior dihitung, probabilitas posterior, pilihan data ya dan tidak untuk data numerk, selanjutnya membandingkan hasil perkelompok dari semua kelompok jawaban Ya akumulasi di bandingkan dengan kelas Tidak yang sudah di akumulasi. Dari hasil perhitungan untuk kelas ya dan tidak, diambil nilai yang tertinggi sebagai keputusan. Angka tertinggi inilah yang menentukan keputusan LAYAK/TIDAK LAYAK.

## B. Perancangan Sistem
Data Flow Diagram (DFD) Level 0 (Diagram konteks), menggambarkan arus dari data sistem. Terdapat satu entitas pengguna aplikasi, yaitu admin. Admin melakukan input nasabah baru, melihat dan export data nasabah (gambar 2).
Gambar 2 . DFD konteks.
DFD level 1 menggambarkan proses aliran data yang ada pada system ini. Terdapat 3 proses utama terdiri dari cek login,  oalh  data  nasabah  dan  lihat  data  training.  Cek  login  untuk  mengatur  user  yang  masuk  kedalam  system (admin), olah data nasabah untuk input, edit dan delete data nasabah, dan lihat data training untuk melihat data training sebagai referensi penghitungan algoritma naive bayes (gambar 3).

## EXPLORER
Gambar 3 . DFD level 1.
Flowchart sistem (gambar 4), menjelaskan alur kerja dari sistem informasi. Pertama pengguna diharuskan login, apabila berhasil lanjut ke beranda. Pada beranda ada pilihan menu yaitu menuju input data nasabah, data nasabah, data training dan logout.
Gambar 4 . Flowchart sistem

## EXPLORER

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Implementasi Basis Data
Pembuatan database dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi  DBMS  MySQL.  Table  user menampilkan informasi akun terdiri username dan password yang digunakan untuk login pada system. Ketika user login, aplikasi akan langsung mengecek apakah user yang login tersebut sesuai dengan data yang ada pada tabel ini atau tidak. Apabila tidak sesuai dengan data yang ada, maka user tersebut akan gagal melakukan login (gambar 5).
Gambar 5 . Tabel user
Gambar 6 . Data training Gambar 6 menunjukkan tabel data training yang akan digunakan untuk perhitungan menggunakan algortima naïve bayes dan untuk menjaga keabsahan perhitung, setiap ada data baru maka data tersebut di cross-chek dengan tabel ini.

## Gambar 7 . Data nasabah
Tabel  pada  gambar  7  adalah  data  nasabah  yang  sudah  diinputkan,  disini  setiap  data  baru  akan  dihitung  untuk menentukan apakah data tersebut masuk kedalam kelompok ya atau tidak menggunakan metode naïve bayes. B. Implementasi sistem
Untuk bisa masuk kedalam sistem, user harus melakukan login terlebih dahulu. Hal ini dilakukan agar tidak bisa sembarang orang masuk kedalam sistem (gambar 8).

## EXPLORER
Pada halaman beranda tersebut menampilkan yaitu deskripsi koperasi statistik data training (gambar 9).
Gambar 9 . Halaman beranda
Pada halaman input data nasabah, admin bisa melakukan input , edit dan delete data nasabah (gambar 10).
Gambar 10 . Halaman input data calon nasabah
Gambar 11 menampilkan hasil perhitungan dari nasabah yang sudah dimasukkan kedalam sistem/database, disini juga  ditampilkan  hasil  perhitungan  yang  menyatakan  apakah  nasabah  tersebut  layak  ataukan  tidak  untuk mendapatkan pinjaman.
Gambar 11 . Halaman hasil penghitungan
Gambar 12 menampilkan seluruh data nasabah yang sudah dimasukkan ke dalam sistem.

## EXPLORER
Gambar 12 . Halaman data nasabah
Data  training  ditampilkan  pada  gambar  13  yang  berada  di  halaman  data  training,  yang  telah  digunakan  untuk perhitungan menggunakan algoritma naïve bayes.
Gambar 13 . Halaman data training
Gambar 14 menampilkan halaman input data nasabah baru yang di gunakan untuk data test. Yang secara otomatis masuk kelas layak/Tidak Layak.
Gambar 14 . Input data testing
Dari  data  yang  di  inputkan  dengan  nama  Farhan,  umur  20-30  th,  pekerjaan  peternak,  penghasilan  sedang,  BI Checking kadang telat. Di dapat nilai probabilitas YA lebih tinggi yaitu 0,722780807 dibanding keterangan tidak yaitu 0,27272587. Maka dapat di simpulkan nasabah atas nama Farhan Layak mendapatkan kredit (gambar 15).

## EXPLORER
Gambar 15 . Hasil data test.

## B. Implementasi Algortima Naive Bayes
Implementasi Metode Naïve Bayes dalam sistem dimulai dengan penggunaan Rumus Naïve Bayes
𝑃(𝑋 𝑘 |𝑌) = 𝑃(𝑋 𝑘 )𝑃(𝑌|𝑋 𝑘 ) ∑ 𝑃(𝑋 𝑖 |𝑌) 𝑖
… … … (4)
Apabila digunakan excel untuk menghitungnya maka dari table data yang ada (table 1), dicari frekuensi untuk masing-masing kelas.
Tabel 1 . Tabel Data training Nama L/P Umur Pekerjaan Penghasilan Riwayat Pinjaman Ket Haryono L 20-30 Peternak Tinggi Tepat waktu YA Parjito P >40 Wiraswasta Tinggi Tepat waktu YA Sutari L 30-40 Petani Sedang Tepat waktu YA Saimun L 20-30 Peternak Tinggi Kadang telat TIDAK Sutrisno L 20-30 Peternak Tinggi Tepat waktu YA Heru K L 30-40 Pengusaha Tinggi Tepat waktu YA Warsini L >40 Petani Tinggi Tepat waktu YA Arifin L 30-40 Peternak Tinggi Tepat waktu YA Markun L >40 Petani Sedang Kadang telat TIDAK Jemirah P >40 Petani Sedang Macet TIDAK Hadi S L 20-30 Pengusaha Tinggi Kadang telat TIDAK ….. … … … … … …
Jumlah data kelas umur, penghasilan dan riwayat pinjaman diperlihatkan pada tabel 2 sampai tabel 4.
Tabel 2 . Frekuensi Umur, Penghasilan dan Riwayat pinjaman Frekuensi Umur YA  TIDAK  Jumlah  P(X) 20-30 21 6 27 0,128571429 30-40 89 16 105 0,5 >40 51 27 78 0,371428571 Jumlah 161  49 210

## EXPLORER
Tabel 3 . Frekuensi Penghasilan Frekuensi Penghasilan YA  TIDAK  Jumlah  P(X) Tinggi 129  36 165 0,785714286 Sedang 32 13 45 0,214285714 Rendah 0 0 0 0 Jumlah 161  49 210 Tabel 4 . Frekuensi Riwayat pinjaman Frekuensi Riwayat Pinjaman YA  TIDAK  Jumlah  P(X) Tepat Waktu 108  1 109 0,519047619 Kadang telat 53 17 70 0,333333333 Macet 0 31 31 0,147619048 Jumlah 161  49 210
Jumlah data Kelas Pekerjaan frekuensi keterangan ya dan tidak (tabel 5 dan 6)
Tabel 5 . Frekuensi Pekerjaan Frekuensi Pekerjaan YA  TIDAK  Jumlah  P(X) Peternak 91 26 117 0,557142857 Wiraswasta  10 4 14 0,066666667 Petani 37 12 49 0,233333333 PNS 0 0 0 0 Pengusaha 23 7 30 0,142857143 Jumlah 161  49 210 Tabel 6 . Frekuensi Keterangan Ket Frekuensi  P() YA 161 0,766667 TIDAK 49 0,233333 Jumlah 210
Dari  data  yang  sudah  diketahui,  apabila  ada  nasabah  yang  ingin  mengajukan  pinjaman  maka  bisa  dilakukan perhitungan.
Tabel 7 . Tabel data nasabah baru (Data test) Umur Pekerjaan Penghasilan Riwayat pinjaman 20-30 Peternak Sedang Kadang telat
Contoh kasus untuk perhitungan mengunakan algoritma naïve bayes dengan data nasabah seperti dinyatakan pada table 7 adalah
𝑃(𝑌𝑎|𝑈𝑚𝑢𝑟 = 20 − 30, 𝑃𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎𝑎𝑛 = 𝑃𝑒𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑘, 𝑃𝑒𝑛𝑔ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 = 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔, 𝑅𝑖𝑤𝑎𝑦𝑎𝑡 𝑃𝑖𝑛𝑗𝑎𝑚𝑎𝑛 = 𝐾𝑎𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑙𝑎𝑡) = 𝑃(𝑈𝑚𝑢𝑟 = 20 − 30, 𝑃𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎𝑎𝑛 = 𝑃𝑒𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑘, 𝑃𝑒𝑛𝑔ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 = 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔, 𝑅𝑖𝑤𝑎𝑦𝑎𝑡 𝑃𝑖𝑛𝑗𝑎𝑚𝑎𝑛 = 𝐾𝑎𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑙𝑎𝑡|𝑌𝑎)𝑃(𝑌𝑎) 𝑃(𝑈𝑚𝑢𝑟 = 20 − 30, 𝑃𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎𝑎𝑛 = 𝑃𝑒𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑘, 𝑃𝑒𝑛𝑔ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 = 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔, 𝑅𝑖𝑤𝑎𝑦𝑎𝑡 𝑃𝑖𝑛𝑗𝑎𝑚𝑎𝑛 = 𝐾𝑎𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑙𝑎𝑡)
= 21 161 ∗ 91 161 ∗ 32 161 ∗ 53 161 0.128571429 ∗ 0.557142857 ∗ 0.214285714 ∗ 0.333333333 ∗ 161 210 = 0,722780807

## EXPLORER
𝑃(𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘|𝑈𝑚𝑢𝑟 = 20 − 30, 𝑃𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎𝑎𝑛 = 𝑃𝑒𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑘, 𝑃𝑒𝑛𝑔ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 = 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔, 𝑅𝑖𝑤𝑎𝑦𝑎𝑡 𝑃𝑖𝑛𝑗𝑎𝑚𝑎𝑛 = 𝐾𝑎𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑙𝑎𝑡)
= 𝑃(𝑈𝑚𝑢𝑟 = 20 − 30, 𝑃𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎𝑎𝑛 = 𝑃𝑒𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑘, 𝑃𝑒𝑛𝑔ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 = 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔, 𝑅𝑖𝑤𝑎𝑦𝑎𝑡 𝑃𝑖𝑛𝑗𝑎𝑚𝑎𝑛 = 𝐾𝑎𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑙𝑎𝑡|𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘)𝑃(𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘)
𝑃(𝑈𝑚𝑢𝑟 = 20 − 30, 𝑃𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎𝑎𝑛 = 𝑃𝑒𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑘, 𝑃𝑒𝑛𝑔ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙𝑎𝑛 = 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔, 𝑅𝑖𝑤𝑎𝑦𝑎𝑡 𝑃𝑖𝑛𝑗𝑎𝑚𝑎𝑛 = 𝐾𝑎𝑑𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑙𝑎𝑡)
= 6 49 ∗ 26 49 ∗ 13 49 ∗ 17 49 0.128571429 ∗ 0.557142857 ∗ 0.214285714 ∗ 0.333333333 ∗ 49 210 = 0,27272587
Dari hasil perhitungan data tersebut menggunakan Metode Naïve Bayes dan dapat disimpulkan bahwa, nasabah tersebut layak mendapatkan pinjaman karena probabilitas kelas ya lebih besar dibandingkan kelas tidak.
B. Pengujian Sistem Menggunakan Blackbox Testing Pengujian Sistem menggunakan blacxbox testing berbasis Equivalence Partitioning.
Tabel 8 . Hasil Pengujian NO Deskripsi pengujian Luaran yang diharapkan Tampilan Interface Deskripsi pengujian Status Pengujian 1 Mengisi user name dan password dan lalu klik tombol login Sistem menerima konfirmasi dan meneruskan user ke beranda Sesuai 2 Admin input data nasabah baru Data yang diinputkan masuk kedalam database dan siap dilagunakan Sesuai 3 Admin mendownload data nasabah Data nasabah dengan rentang waktu tertentu bisa didownload Sesuai 4 Admin melakukan edit atau hapus data training Edit dan hapus data training bisa dilakukan, apabila terjadi kesalahan data Sesuai 5 Admin melakukan edit atau hapus data nasabah Edit dan hapus data training bisa dilakukan, apabila terjadi kesalahan data Sesuai 6 Admin membuka hasil perhitungan menggunakan naïve bayes Hasil perhitungan menggunakan Naïve bayes bisa tampil Sesuai
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  menggunakan  Blackbox  Testing  berbasis  Equivalence Partitioning, pada sistem Implementasi Klasifikasi Kelayakan Pemberian Kredit Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Maka dapat disimpulkan bahwasanya sistem telah berjalan dengan baik sesuai yang di harapkan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan sistem yang telah dibuat dan penerapan algoritma,  kesimpulan yang dapat dijabarkan yakni bahwa implementasi  klasifikasi  menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  ini  dapat  digunakan  guna  mengklasifikasikan nasabah  yang  layak  maupun  nasabah  yang  tidak  layak  menerima  kredit  dari  koperasi  LMDH  Subur  Sari  Desa Pudak  Wetan  Kecamatan  Pudak  Kabupaten  Ponorogo.  Berdasakan  hasil  pengujian  menggunakan  blacx  box, sistem telah berjalan dengan baik sesuai yang diharapkan.

## EXPLORER

## REFERENCES
[1] E. S. Y. Pandie, “Implementasi Algoritma Data Mining Naïve Bayes Pada Koperasi,” J-Icon: Jurnal Komputer dan Informatika , vol. 6, no. 1, pp. 15–20, 2018, doi: 10.35508/jicon.v6i1.350.
[2] T. Arifin, Berani jadi pengusaha, sukses usaha dan raih pinjaman . Gramedia Pustaka Utama, 2018.
[3] I. Elyana, “Decision Support System Untuk Kelayakan Pemberian Kredit Motor Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Pada Perusahaan Leasing,” Jurnal Pilar Nusa Mandiri , vol. 13, no. 1, pp. 85–91, 2017, doi: 10.33480/pilar.v13i1.150.
[4] M. H. Rifqo and A. Wijaya, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Dalam Penentuan Pemberian Kredit,” Pseudocode , vol. 4, no. 2, pp. 120–128, 2017.
[5] S. Wirahayu, “IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM PENENTUAN PEMBERIAN KREDIT (Studi Kasus: PT. Swadaya Langgeng Bersama Jambi).” STIKOM Dinamika Bangsa Jambi, 2019.
[6] G. S. Linoff and M. J. A. Berry, Data mining techniques: for marketing, sales, and customer relationship management . John Wiley & Sons, 2011.
[7] M. Kantardzic, Data mining: concepts, models, methods, and algorithms . John Wiley & Sons, 2011.
[8] S. V. Gaikwad, A. Chaugule, and P. Patil, “Text mining methods and techniques,” International Journal of Computer Applications , vol. 85, no. 17, 2014.
[9] S. Sucipto, “Sales Transaction Result Analysis for Increase Prediction of Income,” Fountain of Informatics Journal , vol. 3, no. 2, pp. 31–35, 2018.
[10] Sucipto, Kusrini, and E. L. Taufiq, “Classification method of multi-class on C4.5 algorithm for fish diseases,” in Proceeding - 2016 2nd International Conference on Science in Information Technology, ICSITech 2016: Information Science for Green Society and Environment , Balikpapan: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2016, pp. 5–9. doi: 10.1109/ICSITech.2016.7852598.
[11] D. A. Kurniawan and D. Kriestanto, “Penerapan Naã Ve Bayes Untuk Prediksi Kelayakan Kredit,” JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) , vol. 1, no. 1, 2016, doi: 10.26798/jiko.2016.v1i1.10.
[12] S. Lestari, A. Akmaludin, and M. Badrul, “Implementasi Klasifikasi Naïve Bayes Untuk Prediksi Kelayakan Pemberian Pinjaman Pada Koperasi Anugerah Bintang Cemerlang,” PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer , vol. 7, no. 1, 2020, doi: 10.30656/prosisko.v7i1.2129.
[13] A. Vega Vitianingsih et al. , “Performance Comparison of AHP and Saw Methods For Selection of Doc Broiler Chicken Suppliers,” INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi , vol. 7, no. 1, pp. 54–67, Feb. 2023, doi: 10.29407/INTENSIF.V7I1.18634.
[14] D. Hidayat Kusuma, M. N. Shodiq, I. K. Fitriani, T. Informatika, and P. N. Banyuwangi, “Parallel Class Ranking Model Using Analytic Hierarchy Process With Multi Criteria,” INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi , vol. 4, no. 1, pp. 90–107, Feb. 2020, doi: 10.29407/INTENSIF.V4I1.13769.
[15] S. Sunardi, A. Fadlil, and N. M. P. Kusuma, “Comparing Data Mining Classification for Online Fraud Victim Profile in Indonesia,” INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi , vol. 7, no. 1, pp. 1–17, Feb. 2023, doi: 10.29407/INTENSIF.V7I1.18283.
[16] I. Wickramasinghe and H. Kalutarage, “Naïve Bayes: applications, variations and vulnerabilities: a review of literature with code snippets for implementation,” Soft Computing , vol. 25, no. 3, pp. 2277–2293, 2021, doi: 10.1007/s00500-020-05297-6.
[17] A. F. Watratan and D. Moeis, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid-19 Di Indonesia,” Journal of Applied Computer Science and Technology , vol. 1, no. 1, pp. 7–14, 2020, doi: 10.52158/jacost.v1i1.9.
[18] S.-B. Kim, K.-S. Han, H.-C. Rim, and S. H. Myaeng, “Some effective techniques for Naïve bayes text classification,” IEEE transactions on knowledge and data engineering , vol. 18, no. 11, pp. 1457–1466, 2006, doi: 10.1109/TKDE.2006.180.
[19] K. Vembandasamy, R. Sasipriya, and E. Deepa, “Heart diseases detection using Naïve Bayes algorithm,” International Journal of Innovative Science, Engineering & Technology , vol. 2, no. 9, pp. 441–444, 2015.
[20] S. Lestari, A. Akmaludin, and M. Badrul, “Implementasi Klasifikasi Naïve Bayes Untuk Prediksi Kelayakan Pemberian Pinjaman Pada Koperasi Anugerah Bintang Cemerlang,” PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer , vol. 7, no. 1, 2020, doi: 10.30656/prosisko.v7i1.2129.